概念

進程：進程就是一個程序在一個數據集上的一次動態執行過程

　　程序：代碼

　　數據集：程序執行過程中需要的資源　　

　　進程控制塊：完成狀態保存的單元

線程：線程是寄托在進程之上，為了提高系統的並發性

　　線程是進程的實體

　　進程是一個資源管理單元、線程是最小的執行單元

線程和進程的關系

(1)一個線程只能屬於一個進程，而一個進程可以有多個線程，但至少有一個線程。
(2)資源分配給進程，同一進程的所有線程共享該進程的所有資源。
(3)CPU分給線程，即真正在CPU上運行的是線程。

進程/線程切換原則：切換的操作者，操作系統

　　1、時間片，任務的處理時間

　　2、遇到io操作，切換

　　　　例如socket， accept發了一次系統調用，然後就等待操作系統調用，操作系統進行監聽

　　3、優先級切換

並發：在一個時間段裏，能夠執行多個程序的能力

切換：即任務狀態的保存，狀態的恢復，是並發的條件

　　註：為了共用數據集，線程進行切換，線程切換的開銷遠遠小於進程切換的開銷

並行：多個cpu，在同一時刻能夠執行多個程序

同步：同步就是指一個進程在執行某個請求的時候，若該請求需要一段時間才能返回信息，那麽這個進程將會一直等待下去，直到收到返回信息才繼續執行下去

異步：異步是指進程不需要一直等下去，而是繼續執行下面的操作，不管其他進程的狀態。當有消息返回時系統會通知進程進行處理，這樣可以提高執行的效率。

舉個例子，打電話時就是同步通信，發短息時就是異步通信。

python的線程

python加鎖：同一時間只有一個線程出來被執行，在一個進程下實現真正意義上的線程並行，把多核的優勢給浪費了（後邊會講）

threading模塊

Thread類直接創建

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 def countNum(n): # 定義某個線程要運行的函數
 5 
 6     print("running on number:%s" %n)
 7 
 8     time.sleep(3)
 9 
10 if __name__ == ‘__main__‘:
11 
12     t1 = threading.Thread(target=countNum,args=(23,)) #
 
生成一個線程實例
13     t2 = threading.Thread(target=countNum,args=(34,))
14 
15     t1.start() #啟動線程
16     t2.start()
17 
18     print("ending!")

Thread類繼承式創建

#繼承Thread式創建

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num=num

    def run(self):
        print("running on number:%s" %self.num)
        time.sleep(3)

t1=MyThread(56)
t2=MyThread(78)

t1.start()
t2.start()
print("ending")

join()和setDaemon()

# join()：在子線程完成運行之前，這個子線程的父線程將一直被阻塞。

# setDaemon(True)：
        ‘‘‘
         將線程聲明為守護線程，必須在start() 方法調用之前設置，如果不設置為守護線程程序會被無限掛起。

         當我們在程序運行中，執行一個主線程，如果主線程又創建一個子線程，主線程和子線程 就分兵兩路，分別運行，那麽當主線程完成

         想退出時，會檢驗子線程是否完成。如果子線程未完成，則主線程會等待子線程完成後再退出。但是有時候我們需要的是只要主線程

         完成了，不管子線程是否完成，都要和主線程一起退出，這時就可以 用setDaemon方法啦‘‘‘


import threading
from time import ctime,sleep
import time

def Music(name):

        print ("Begin listening to {name}. {time}".format(name=name,time=ctime()))
        sleep(3)
        print("end listening {time}".format(time=ctime()))

def Blog(title):

        print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime()))
        sleep(5)
        print(‘end recording {time}‘.format(time=ctime()))


threads = []


t1 = threading.Thread(target=Music,args=(‘FILL ME‘,))
t2 = threading.Thread(target=Blog,args=(‘‘,))

threads.append(t1)
threads.append(t2)

if __name__ == ‘__main__‘:

    #t2.setDaemon(True)

    for t in threads:

        #t.setDaemon(True) #註意:一定在start之前設置
        t.start()

        #t.join()

    #t1.join()
    #t2.join()    #  考慮這三種join位置下的結果？

    print ("all over %s" %ctime())

daemon
A boolean value indicating whether this thread is a daemon thread (True) or not (False). This must be set before start() is called, otherwise RuntimeError is raised. Its initial value is inherited from the creating thread; the main thread is not a daemon thread and therefore all threads created in the main thread default to daemon = False.

The entire Python program exits when no alive non-daemon threads are left.

當daemon被設置為True時，如果主線程退出，那麽子線程也將跟著退出，

反之，子線程將繼續運行，直到正常退出。

其它方法

Thread實例對象的方法
  # isAlive(): 返回線程是否活動的。
  # getName(): 返回線程名。
  # setName(): 設置線程名。

threading模塊提供的一些方法：
  # threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
  # threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動後、結束前，不包括啟動前和終止後的線程。
  # threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。

IO密集型任務：程序中存在大量IO操作

計算密集型任務：程序中存在大量計算操作

對於python而言，處理io密集型任務有優勢，對於計算密集型任務沒優勢

Python開發基礎-Day29多線程